Marche aléatoire et conditionnement

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rdt
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marche aléatoire et conditionnement

par rdt » 26 Déc 2018, 19:02

Bonsoir,

L’exercice qui va suivre est tiré d’un livre de TS au chapitre « probabilités conditionnelles », et ne fait pas partie des exercices anotés « difficile ».

Problème:
Un robot est posé au centre d’une table carrée de 90 cm de côté.
Toutes les secondes, il effectue un pas de 10cm dans une des quatres directions.
(un schéma suggère de travailler dans un repère orthonormé du plan euclidien ; les directions sont orthogonales aux côtés de la table)
En moyenne, combien de temps le robot reste-t-il sur la table ?

J’ai essayé deux types de résolution, sans toutefois parvenir à une seule solution.
(1) ramener, hélàs non rigoureusement, la situation a un schéma de Bernoulli, puis calculer l’esperance mathématique associée. Ceci s’avère insatisfaisant notamment parce que je n’ai pas de démonstration de la validité du calcul d’une loi binomiale (le cours nous demande de l’admettre), et que je suppose, sans en être convaincu, qu’un temps n tel que le robot ait parcouru neufs pas dans une paire de directions non orthogonales suffit en moyenne pour qu'il tombe de la table.
(2) formaliser que le robot tombe de la table si et seulement si il s’est déplacé au moins 5 fois supplémentaires dans une direction plutôt que la direction opposée, mais je ne suis pas arrivé à résoudre l’équation obtenue.

J’aimerais pouvoir passer plus de temps sur ce problème, mais actuellement je n’en ai pas.
Merci d’avance pour votre aide.



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Ben314
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par Ben314 » 26 Déc 2018, 19:27

Salut,
A froid, vu la difficulté mathématique du bidule, j'aurais tendance à penser qu'au niveau Lycée, surtout sans indications supplémentaires, le seul truc faisable, c'est une simulation informatique.
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chan79
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par chan79 » 26 Déc 2018, 23:41

Une simulation avec python me donne une moyenne d'environ 29,2 secondes (avec 1000000 expériences)
Au lycée, ça doit pouvoir se faire avec Algobox

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rdt
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par rdt » 27 Déc 2018, 10:35

les aspects combinatoires et géométriques du problème m’ayant charmé pendant quelques heures, j’ai omis une phrase de l’énoncé :
« Écrire un algorithme simulant cette expérience »

Cela dit, il n’est pas précisé de simuler!

Une savante suggestion concernant le nombre satisfaisant de simulation pour calculer la moyenne ?

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Ben314
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par Ben314 » 27 Déc 2018, 16:14

Si on calcule la valeur exacte, ça donne ça : .
Mais, même en restant au niveau le plus basique, je sais pas si c'est facile à expliquer au niveau Lycée :
Le plus simple, c'est, pour de noter le temps moyen qu'il faut pour que que le robot sorte de la table s'il est en (x,y) au départ puis de dire que :

. . .

. . .


Modulo d'utiliser les symétries , ça donne un système de 15 équations à 15 inconnues.

Sauf que je sais pas si au niveau Lycée, ce type d'égalité sur des espérances est vu ou pas.
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rdt
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par rdt » 27 Déc 2018, 17:47

Merci Ben314 !

Je ne pense pas que ce soit la réponse attendue, mais je la trouve appétissante.

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par LB2 » 28 Déc 2018, 02:08

Bonsoir,

c'est une marche aléatoire sur Z^2, on peut modéliser le problème par une chaine de Markov, noter (X_n,Y_n) la position du robot à l'instant n, la matrice de transition est grande mais "relativement simple". Il y a des barrières absorbantes correspondant au bord de la table.

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par chan79 » 29 Déc 2018, 12:02

Salut
Est-ce qu'il est possible de calculer la probabilité pour que le robot reste sur la table plus de 5 minutes ?

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par Ben314 » 29 Déc 2018, 13:14

Oui, bien sûr qu'on peut : numériquement parlant, toutes les infos du problème se résument à la matrice de transition concernant les proba. de passage d'une case à une autre à chaque secondes [qui, si on utilise les symétries du problème est une matrice 15x15].
Et calculer exactement la proba que le robot soit encore sur la table au bout de N secondes, ça revient peu ou prou à calculer la matrice en question à la puissance N.
Évidement, mais ça revient au même, on peut chercher l’expression de la proba p_n que le robot soit encore sur la table après n secondes : ça va donner une formule de récurrence d'ordre [au plus] 15 qu'on obtient directement en calculant le polynôme caractéristique [ou minimal] de la matrice en question.
Après, si on veut la forme exacte de p_n en fonction de n exprimé avec "des fonctions élémentaires", ben tout va dépendre du fait que ce polynôme admet ou pas des racines "calculable à l'aide des fonction élémentaires".
Ici, sauf erreur, on peut vu que, selon maple, le polynôme caractéristique se factorise sous la forme
Modifié en dernier par Ben314 le 29 Déc 2018, 13:18, modifié 1 fois.
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par LB2 » 29 Déc 2018, 13:17

Oui, je pense que cela est faisable. Le problème sous-jacent essentiel est la marche aléatoire symétrique sur Z (sur un axe) avec barrières absorbantes, plus connu sous le nom de problème de ruine du joueur, dans le cas particulier où la pièce est équilibrée et les deux joueurs ont même capital de départ.
Petit rappel de ce problème :
Le joueur A, possédant initialement a euros, et le joueur B, possédant initialement b euros, décident de miser un euro sur le résultat du lancer d'une pièce, avec les règles suivantes :
- Avec probabilité p, la pièce donne face et le joueur A donne 1 euro au joueur B
- Avec probabilité q=1-p, la pièce donne pile et le joueur A reçoit 1 euro du joueur B.

Ils continuent à lancer la pièce jusqu'à ce que l'un des joueurs soit ruiné (c'est la raison pour laquelle on parle de barrière absorbante). Il existe d'autre versions de ce problème, notamment l'étude d'un joueur à capital fini qui joue contre une banque à capital illimité. On peut également considérer une marche non symétrique (pièce non équilibrée).
Le problème du robot qui se déplace symétriquement avec des pas de 1 sur un axe gradué de -l à +l en partant de l'origine correspond au problème de la ruine du joueur avec p=1/2, a=b=l.

Plus difficile, le problème posé par rdt, du robot qui se déplace symétriquement avec des pas de 1 sur un réseau gradué (table) en partant de l'origine peut s’interpréter comme le problème de la ruine du joueur "à deux dimensions", c'est à dire :
- le joueur A et B jouent avec p=1/2, a=b=l
- Simultanément, le joueur C et D jouent avec p=1/2, c=d=l
- à chaque instant n, on commence par choisir avec probabilité 1/2 si c'est les joueurs A/B ou les joueurs C/D qui vont lancer la pièce, puis on procède comme dans le cas unidimensionnel.

Le jeu s'arrête à la première ruine, la ruine de A correspondant à "le robot atteint le bord haut", la ruine de B à "le robot atteint le bord bas", la ruine de C correspondant à "le robot atteint le bord gauche", la ruine de D correspondant à "le robot atteint le bord droit".

Il existe de multiples façons d'aborder ce problème, on peut avoir une approche "naïve" sans autre outil que l'indépendance et le conditionnement, on peut aussi formaliser avec des chaines de Markov (c'est le genre de calcul que fait Ben avec son E(x,y)), voire avec des processus aléatoires et martingales.
L'approche élémentaire est intéressante mais le détail et l'exposé de toutes ces méthodes dépasse ma compétence, il faut consulter des (bonnes) références sur le sujet.

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par LB2 » 29 Déc 2018, 13:19

@Ben : Très bonne idée, je ne connais pas de livre abordant explicitement ces problèmes avec les outils "au programme en prépa"
Sinon, je suis en train de suivre le Mooc sur les probas du MIT, il y a toute une partie sur les chaines de Markov qui termine ce cours, j'en saurais probablement plus sur le sujet d'ici quelques semaines.

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par Ben314 » 29 Déc 2018, 13:47

Perso., face à un "vrai problème concret" comme le truc du robot ici, j'ai toujours eu l'impression que ça servait franchement à rien d'y connaître quoi que ce soit concernant la théorie des "chaînes de Markov" et autres "processus stochastiques" vu que les résultats de la théorie en question, dans des cas concrets comme celui là, ce qu'il "prédisent", ben y'a moyen de le montrer super facilement sans aucune théorie.
Par exemple, ici, le premier résultat qui peut sembler "un peu pointu" dont on pourrait avoir besoin, c'est celui disant que non seulement la proba. p_n que le robot soit encore sur la table au bout de n coup tend vers 0, mais que de plus, la somme des est C.V. (i.e. que l'espérance est finie).
Sauf qu'ici, c'est une "évidence évidente" : où que soit situé le robot, il est à moins de 5 x 10cm du bord donc la proba qu'il tombe dans les 5 coups suivants est supérieure à ce qui signifie que ce qui garantie que avec et donc assure la C.V. de toute les sommes .

@chan79 : si tu veut faire des calculs plus simples et à la main, il te suffit de regarder ce que ça donne dans le cas où la table fait 30cm x 30cm : Dans ce cas, à symétrie prés, il n'y a que 3 positions possible du robot et on peut parfaitement faire tout les calculs à la main. En particulier, tu constatera que, à part des résultat d'algèbre linéaire, tu n'a besoin d'aucune connaissance particulière de proba. (*) pour répondre à toutes les questions que tu peut te poser concernant le bidule.

(*) Sauf bien évidement de savoir par exemple ce qu'est la définition d'une "espérance" si tu veut pouvoir calculer "l'espérance" du temps que le robot va rester sur la table. Mais la définition d'espérance vu au Lycée est largement suffisante suffisante pour conclure ici.
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par Ben314 » 29 Déc 2018, 14:30

Image
Pour une table de 30cm x 30 cm, si on note les proba que le robot soit sur une case rouge, bleue, verte après secondes et alors et avec .
Donc et la proba qu'il soit encore sur la table après secondes est avec et arrivé à ce point là, tout est dit, le reste n'est "plus que" de l'algèbre linéaire.

Par exemple, l’espérance du temps qu'il va mettre à tomber, c'est la somme des c'est la proba qu'il tombe à la -ième seconde, c'est à dire :

C'est à dire qu'on peut trouver en résolvant le système linéaire
qui correspond au système dont j'avais parlé dans le post du 27 Déc 2018 14:14 et qui peut bien sûr s'interpréter en terme probabiliste sur les temps moyen qu'il faut pour sortir de la table partant d'une case donnée. Sauf qu'on peut aussi ne rien interpréter du tout et faire comme je l'ai fait ici uniquement en terme d'algèbre linéaire.

Et si tu veut calculer en fonction de ben c'est de nouveau un problème plus que classique d'algèbre linéaire vu que ça correspond peu ou prou à calculer .

P.S. Et là où on voit que la théorie n'est pas forcément utile, voire même plutôt chiante dans un cas pareil, c'est que le truc décrit ci dessus ce n'est pas un processus stochastique stricto sensu vu que n'est pas une matrice stochastique (la somme des coeff. de chaque colonne n'est pas 1). Pour que ça rentre dans le cadre "standard" des processus stochastiques, il faut rajouter un quatrième "état possible" correspondant à la proba. que le robot soit déjà tombé à l'issue de la -ième seconde ce qui donnerais comme matrice de transition qui cette fois est bien une vraie matrice stochastique.
Sauf que ça simplifie absolument pas les calculs, bien au contraire et comme ici, on a pas grand chose à f... des résultat théorique concernant les matrices stochastiques vu que tout se fait facilement "à la main", je vois pas l'intérêt d'introduire plutôt que .
Modifié en dernier par Ben314 le 29 Déc 2018, 19:32, modifié 1 fois.
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par chan79 » 29 Déc 2018, 19:25

Merci pour toutes ces infos

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par chan79 » 31 Déc 2018, 10:29

Ben314 a écrit:Si on calcule la valeur exacte, ça donne ça : .
Le plus simple, c'est, pour de noter le temps moyen qu'il faut pour que que le robot sorte de la table s'il est en (x,y) au départ puis de dire que :

. . .

. . .


Modulo d'utiliser les symétries , ça donne un système de 15 équations à 15 inconnues.

Salut
Pour ceux qui voudraient se lancer dans ce calcul proposé par Ben314, j'arrive au système
Image
avec (x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x15)=
(E(0,0),E(1,0),E(2,0),E(3,0),E(4,0),E(1,1),E(2,1),E(2,2), .... ,E(4,4))
La matrice est
Image
On trouve bien x1=E(0,0)=

sinon, avec python
Image


Je n'ai pas calculé la proba pour qu'il reste plus de 5 min sur la table (l'année prochaine, peut-être ...)
Ca doit être de l'ordre de 1 sur 1000000
Bon réveillon à tous !

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par aviateur » 31 Déc 2018, 12:34

Bonjour pour info
Si on désigne par la probabilité du robot d'être sur la table à l'instant n alors un calcul donne
si n est pair et
sinon,




Les vecteurs et sont connus exactement mais je ne les ai pas simplifiés et restent un peu compliqués. (il y a surement encore un travail de simplification à faire
mais c'est du boulot)

Voici les valeurs de , n=1,....,40


Donc on peut calculer la proba pour que le robot soit encore sur la table à t= 5mn=(5*60s) --->4.6217434774058617*10^{-7}

à t=30s : ---->0.353694

après à t=1mn --->0.0785755

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par chan79 » 31 Déc 2018, 17:55

Salut
Je ne sais pas d'où viennent ces calculs mais bravo pour l'effort

aviateur
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Re: marche aléatoire et conditionnement

par aviateur » 31 Déc 2018, 17:57

Rebonjour
Finalement en faisant apparaitre uniquement les puissance paires des valeurs propres ça se simplifie bien.
Alors voilà la loi exacte.
Si n=2p,
Si n=2p+1,
avec


(carré des \lambda_i donnés ds le message précédent.)
Une fois la loi complètement déterminée, on peut vérifier les calculs en recalculant la moyenne de la durée de vie du robot sur la table:
Après simplification on trouve:


On (re)trouve bien
remarque: visiblement on peut encore simplifier
Modifié en dernier par aviateur le 31 Déc 2018, 19:01, modifié 1 fois.

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par aviateur » 31 Déc 2018, 18:11

Rebonjour
Pour les calculs il n'y a pas vraiment de mystère mais je ne peux pas les rapporter sur le forum: j'ai rien rédigé et c'est un peu long malgré tout.
Voici néanmoins l'idée : Tout est dans la matrice A (dont on a déjà économisé la taille, on s'est ramené à 15). Essentiellement il faut la diagonaliser. Les valeurs propres sont faciles à trouver (voir le message de @ben); là où ça se complique c'est pour les vecteur propres. Mais on peut faire de l'économie. En effet les vecteurs propres pour les vp 0 n'interviennent pas. On se retrouve avec 12 vecteurs propres. Puis avec des propriétés observées dans la matrice, on peut diviser le travail en 2 fois 6 (grosso modo c'est pour cela qu'il y a le cas n pair et n impair).
Pour avoir des expressions simples, il y a encore quelques manip à faire en particulier travailler avec les carrées des valeurs propres pour ne faire apparaitre que l'irrationnel \sqrt{5}.
Remarque tous ces calculs ne sont utiles que si on veut l'expression exacte de la loi. Sinon, si on veut des valeurs approchées avec la matrice A, ça va très vite.

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Re: marche aléatoire et conditionnement

par chan79 » 31 Déc 2018, 19:18

OK :super:

 

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